传统的仓库管理是以一个非自动化的、以条码标签或是人工仓储为基础的系统来跟踪进出的货物, 现场手工对设备的实际信息进行采集、录入并与台账信息核对, 且存在时效低、任务重、容易出现漏洞、误点或错记等情况。复杂多样化的仓储作业同传统的人工仓库作业模式、数据采集方式之间的矛盾已经日益尖锐, 为此本文设计了一款基于物联网技术的智慧仓库信息系统。

智慧仓库信息系统是一套全方位的新型仓库管理工具。一方面, 它作为仓库管理系统, 按照用户预先制定的优先原则来优化仓库的空间利用和全部仓储作业;另一方面, 实现了仓库管理的可视化, 能够快速、准确地定位货物的位置、活动状态等。RFID技术和图像比对算法应用在仓储系统中, 实现货物信息的数字化和可视化。

智慧仓库信息系统主要由可视物流跟踪系统、管理系统、监控系统组成。管理系统负责库存查询、立库管理、创建仓库作业计划;可视物流跟踪系统负责执行货物RFID的读取、比对, 拍摄货物出入库时的图像, 巡检货物并自动识别异常情况;利用仓库各个方位的摄像头, 对仓库货物及作业进行实时监控, 确保仓库的安全。系统应用RFID识别系统实现仓库货物信息实时的、动态的数据采集和跟踪定位管理;将计算机视觉结合到仓库管理, 通过数学建模设计出优良的图像比对算法, 实现仓储作业的智能监管。

智慧仓库信息系统的设计目标是实现库存信息数字化和可视化、库存货物及其状态的可视化跟踪、巡检异常货物自动报警、自动生成实时直观的统计数据。

智慧仓库信息系统从逻辑上分为三个层次如图1所示。包括: (1) 应用层:对网络层传输的货物信息进行处理、管理和消费, 包括数据库服务器、应用程序服务器和服务端程序、客户端程序以及管理系统等软件; (2) 网络层:通过计算机网络TCP/IP传输协议, 把感应层采集来的数据经过交换机传递到中控室的应用程序服务器, 包括接入交换机、汇入交换机、无线接入模块和相关网络设备; (3) 感应层:主要通过可视物流跟踪系统采集数据, 包括电子标签、货物标签、手持终端、读写器、天线、工控机和摄像机。

图1 系统逻辑层次图   下载原图

数据采集层是由天线、电子标签、工控机、读写器和摄像机组成。RFID标签是智慧仓库信息系统的信息数字化交互的最基本载体;读写器担负着对RFID读和写的功能;摄像机拍摄货物出入库时的图像, 作为货物记录存档;工控机主要对读写器、摄像机控制、数据处理, 并将处理后的货物信息和图像通过固定网络传输给应用层来管理和消费, 更新数据库保证货物信息统一。仓库中货物可以通过RFID对货物进行跟踪定位, 用户可以随时通过客户端查看货物的出入库记录、所在仓库中的位置、仓库作业的工作人员、以及出入库图像和RFID信息等。

智慧仓库信息系统采用权值优先存放的原则管理库存, 对仓库货位进行划分区域, A、B、C区域。A用于存放出入库频率高的货物, 贮存机器人取货路径最优;B区域存放出入库频率较高的货物;C级存放长期不活动的货物。对系统进行出入库作业时, 首先对每个货物赋权值。根据货物的权值从大到小的顺序将货物定位到三个不同的区域。进行入库操作时, 先判断货物的权值, 根据权值分配到指定的货位区域进行入库操作;进行出库操作时, 同样找到货物所在区域, 然后将权值最大的货物进行出库操作。

智慧仓库旨在以实现三个转变为目标, 即仓库建设由单一存储功能向综合服务功能转变、由物料粗放管理向货位精细管理转变、由人工决策向智能决策转变。围绕这一目标, 智慧仓库重点研究了物联网在库位管理、计划管理、货位巡检、管理系统、可视物流跟踪系统、监控系统六个功能模块。智慧仓库系统功能模块图如图2所示。

图2 智慧信息仓库系统模块框图   下载原图

(1) 管理系统

运用C#+Windows Form, 以MySQL作为开发工具, 在Visual Studio 2013开发环境下, 设计了一个仓库管理系统, 以实现对立体仓库的日常作业和实时监控。

1) 库位管理。主要用来进行货位状态的显示、库存查询、货位管理等。货物出入库记录都会在管理系统中留存, 能够根据当前库存状况来实时显示立体库中货位载货状态, 如:空、有货、空托盘、异常货位和禁用等。库存查询可以获得货物的入库时间、RFID信息、工作人员等, 可以快速、准确地、定位追踪货位所属的当前位置。管理员可以根据当前货位显示和库存查询来调整库位、管理货物等。

2) 计划管理模块。预先创建货物出入库计划, 有效地实现大批量货物的出入库操作, 高效准确地完成移库指令, 提高仓库作业效率。

管理系统下达入库任务后, AGV小车将货物运送到输送机上, 当货物经过RFID识别系统的天线读取范围内, 触发读写器读取货物RFID、摄像机拍摄货物入库图像;自动采集的数据由工控机进行处理, 然后服务端将其与数据库中RFID、图像比对, 并更新最近的入库记录留存图像。

执行出库作业时, 货物经过输送机上时, 可视物流跟踪系统对货物读取RFID、拍摄出库图像, 且与数据库中该货物入库RFID、图像比对。若RFID比对正确、则满足出库要求;若图像对比出现异常, 上报货物出库图像比对异常, 请管理员及时处理。

3) 货位巡检模块。管理系统下达货物巡检任务后, 贮存机器人对指定货物进行巡检, 拍摄当前货物图像、读取货物RFID, 接着进行RFID的比对、入库时货物图像与巡检图像的比对;若出现巡检结果比对异常, 系统会出现货物异常报警, 等待管理员处理巡检结果。

(2) 可视物流跟踪系统

在C#+Windows Form+Cskin环境下开发, 以C/S结构为客户端提供访问接口, 采用了BackgroundWorker实现动态刷新, 采用轮询数据库的方式取任务, 开启了出库、入库、巡检线程消费任务。可视物流跟踪系统流程如图3所示, RFID识别系统自动采集货物的数据, 摄像机捕捉货物入库、巡检、出库时的图像, 工控机将采集的数据和图像进行处理, 然后通过特定网络传输给服务端, 进行RFID对比、运用图像对比算法进行对入库和巡检时、入库和出库时的图像进行比对。

图3 可视物流跟踪系统流程图   下载原图

将图像比对算法应用于智慧仓库, 可实时对货物进行监控、自动识别异常货物、大大减轻了传统仓库作业中的人工台账核对工作强度, 同时提高了智慧仓库信息系统的可视化监管力度。

(3) 监控系统

在计算机屏幕上显示设备的载货状态、运行位置等信息。它能实时地反映仓库运行的真实情况,

可视化平台在Linux环境下, 运用C语言开发底层驱动程序, 控制摄像机拍照和读写器读写RFID, 硬件由电子标签、天线、读写器、工控机、摄像机、物联网组成, 这些部分相互协调, 共同构成了智慧仓库的可视化平台。

射频识别系统主要由天线、电子标签、读写器和工控机组成, 工作原理如图4所示。

电子标签是RFID系统的数据载体, 且每个标签具有唯一的电子编码。工控机对射频标签进行读写控制, 给读写器下达读写指令时, 读写器通过天线发射信号激活和传送指令给电子标签, 电子标签根据读写器发出的指令完成相应的动作, 并将响应信息发射给读写器, 然后返回RFID给工控机处理。

图4 RFID识别系统工作原理   下载原图

(1) 货物入库

货物入库时, 仓库管理员去现场按照计划单清点货物, 并用手持终端记录每个货物的实际信息, 将其写入电子标签中。在指定输送机的拣选位置完成货物配盘, 将货物放入带有写好RFID的电子标签载货平台上, 配盘完成后, 货物的基本信息已经上传至中心数据库。

(2) 货物在输送机上

货物在输送机传送过程中, 经过RFID识别系统的读取范围内时, 触发读写器读取货物的RFID, 此时工控机将读取的RFID与中心数据库中的货物RFID进行比对, 若正确匹配则满足输送机上入库, 否则上报输送异常。

(3) 货物在货位上

货物入库时, 贮存机器人将货物送达至指定货位时, 读取货物的RFID并与数据库中货物的RFID进行对比, 若正确匹配则货物正常入库。

当管理系统下达巡检任务时, 读取当前货物的RFID信息, 并与数据库中货物的基本信息进行比对, 若比对错误, 则上报巡检结果异常, 通知管理员进行处理巡检异常货物。

通过对货物入库货位时拍摄的图像和巡检时拍摄的图像进行计算机视觉分析, 建立数学模型, 在OpenCV环境下, 以C++语言开发, 设计出了一款图像比对算法, 图像比对的算法基本思想如下:

1) 将采集好的入库时和巡检时拍摄的两张图片进行预处理, 按照预先测量的四个位置点, 定点分割出载货平台;

2) 将预处理的图片转成灰度图, 计算得出灰度值;

3) 将灰度图按25*25的像素比例切割成若干小块;

4) 计算相似度和灰度差值。将两张图对应的小块, 分别进行相关性计算, 求出相似度;

采用皮尔森相关系数对图像求解相似度值ρ, S是货物入库时图像的像素值, S′货物巡检时的图像像素值, n为图像分割的块数。

5) 相似度和灰度差值判断。设定相似度阈值为0.5, 灰度差值为40, 若相似度大于阈值, 则认为两小块匹配;匹配的小块数超过90, 则认为两张图像匹配;灰度差值超过阈值时, 认为严重不匹配, 如果严重不匹配的小块数超过3时, 则认为两张图像严重不匹配。

货物入库和巡检时图像算法比对来判断异常, 受光线影响较大, 若光强变化大, 则会出现正常货物的误报, 故应保持仓库的光强保持稳定。

智慧仓库信息系统主要采用了射频识别技术和图像对比算法, 逻辑上分为采集货物信息和实时图片的感应层、传输数据和管理系统指令的网络层以及管理、处理、消费数据的应用层三层架构。经过大量重复的仓库作业系统已经逐渐完善, 能够有效地提高仓储管理, 提高仓库空间的利用率, 加快仓储作业效率, 实现对仓库的可视化监控;能够实时查询、管理仓储货物信息, 有效地弥补传统仓库管理模式下的不足, 实现仓储资源的合理调配。